KNIME 2.0数据结构与新特性概述：模块化数据处理与开发指南

本教程详细介绍了数据结构和节点在KNIME（Konstanz Information Miner）这个开源工具中的关键作用。KNIME是一款强大的数据挖掘和可视化平台，特别适合教学、研究和团队协作。以下是核心知识点： 1. 数据结构： - KNIME使用DataTable类封装数据表，包含列类型元数据和具体数据。DataRow实例用于访问数据，每行都有唯一的标识符（主键），且数据存储在DataCell对象中。这种设计确保了数据的可测量性，即使面对大数据也能高效处理，通过先进的缓存策略，当数据量过大时会将部分数据存入硬盘。 2. 节点： - 在KNIME中，节点是核心处理单元，它们构成了工作流程的基础。节点的组装形成了数据处理流水线，每个节点负责特定的任务，如数据转换、分析等。 3. 工作流与交互： - 工作流是节点之间的连接，数据或模型在工作流中流动，用户可以通过直观的图形界面设计和监控数据处理过程。 4. 自定义节点开发： - 用户可以自行开发新节点，以便扩展KNIME的功能，这体现了其模块化的特性，使得KNIME成为一个灵活的平台。 5. 特性升级： - 在2.0版本中，KNIME引入了对循环结构的支持，增强了节点间连接的灵活性；还加入了端口对象，便于数据和控制信号的传递；对数据库支持进行了改进，并支持PMML（Predictive Model Markup Language）模型的导入和导出。 6. 其他功能： - 视图与交互式数据标记刷允许用户实时查看和操作数据，而元节点则提供了高级功能的封装，如特征淘汰循环模型。此外，还提到了分布式处理能力，使KNIME能够在多台机器上并行处理数据。 总结，本教程围绕KNIME的数据结构、节点设计、工作流构建和新版本特性展开，展现了这款工具在数据处理和可视化方面的强大功能和灵活性。